分形法在发动机隐含故障诊断中的应用

在对发动机的机械故障诊断中，由于其结构复杂常使其故障特征不明显，为此提出用分形法对某些隐含故障进行诊断。介绍了分形法诊断故障的基本原理，并利用奇异值降噪技术和分形维数法对隐含故障的特征进行了提取，实现了对发动机轴承隐含故障的诊断。诊断结果表明，发动机轴承正常状态下的分形维数为4．4，出现明显故障时轴承的分形维数为5．3，出现隐含故障时轴承的分形维数为5．37。由此可以看出，用分形维数可以诊断隐含故障，说明分形诊断法能从本质上反映故障的结构特征。     

基于分形理论的滚动轴承故障诊断的研究

本文将分形的有关理论与滚动轴承故障诊断联系起来,论述了分形维数的基本概念,并给出了相关算法。试验结果表明,滚动轴承不同故障出现时,其分形维数明显不同。因此,可以利用分形维数有效的诊断出滚动轴承的故障。     

基于小波分形技术提取变速器轴承故障特征

利用小波技术对变速器轴承振动信号进行分解,对特定层的信号进行重构,并计算重构信号的分形维数,来实现变速器轴承不同技术状态下特征提取。实验结果表明,特定频率振动信号的分形维数能敏感反映变速器轴承技术状态,它可以作为诊断变速器轴承故障的一个重要特征量。     

分形维数在滚动轴承故障诊断中应用

将分形维数用于刻划滚动轴承在不同故障状态下表现的非线性行为,进而对轴承的运行状态进行判别。实验结果表明,滚动轴承振动信号在不同运行状态下的分形维数是不同的,可以将分形维数做为识别滚动轴承故障的特征量。     

基于广义分形的旋转机械故障诊断识别与分类

运用多重分形理论，提出广义维数最小二乘法的计算公式，对实测的时域信号进行了广义维数计算，得到广义维数序列值，并从广义维数中获取盒维数、信息维数、关联维数以及敏感维数。对故障样本进行功率谱分析、广义维数计算分析．找出用分形维数分析识别故障的依据。另外运用广义维数序列和数学方法相结合提出分形诊断分类方法，用广义维数最大相关系数和广义维数序列单值优化逼近原理方法，对待检信号的耦合故障分别进行了试验数据与理论响应模拟、振型数据的诊断、识别分类，收到了良好的一致效果。通过对转子系统故障诊断的实例说明从广义维数中提取的各分形维数都能较好的对故障状态进行诊断、识别：且耦合故障的分形诊断分类方法具有较好的实效性。     

基于相关维数的发动机失速特征

压气机内的压力变化数据，蕴涵着丰富的发动机状态信息，进行分析对于诊断发动机故障有重要意义。运用分形理论，对压气机失速前后的压力变化数据进行分析，分别计真压气机失速前后压力信号相关维数的变化，结果表明相关维数对发动机失速信号是敏感的，可以作为判断压气机失速的特征信号。     

基于分形关联维的汽轮机转子的振动故障诊断

采用Bently实验台模拟不同转速下碰摩、松动、不对中、不平衡几种常见汽轮机转子振动故障，进行实验研究．通过相空间重构理论，对满足随机分形统计自相似性的振动信号序列进行相空间重构，计算其分形关联维数，从而再现动力学特性．实验分析结果表明：碰摩故障时的分形关联维数最大，松动和不对中时的分形关联维数次之，不平衡时计算所得的分形关联维数最小；不同故障类型下的分形关联维数增量不同．因此，分形关联维数可以作为一种振动故障征兆加以提取．     

采用二维光学图像和三维断层扫描研究单一粒径土壤团聚体的分形特征

分别通过二维光学图像法和三维X射线断层扫描法计算单一粒径土壤团聚体分形维值.土样采自重庆北碚西南大学稻田垄作免耕长期定位试验点,采用湿筛法对土样进行粒径分级,二维分形特征研究的团聚体粒级分别为:0.0 5 3,0.0 5 3~0.2 0 0,0.2 0 0~0.4 5 0,0.4 5 0~1.0 0 mm;CT扫描研究所用原状土样粒级分别为:0.0 5 3,0.0 5 3~0.0 2 5,0.0 2 5~1,1~2 mm.结果表明:二维光学图像法得到的单一粒径土壤团聚体孔隙分形维值介于1.1 7~1.5 4;三维X射线断层扫描结果显示团聚体中孔隙分形维值在1.3 5~1.6 5之间,团聚体的分形维数介于2.0 6~2.2 0之间,且分形维数随粒径增大而减小.采用二维光学图像和三维断层扫描均可用于定量研究不同粒径土壤团聚体中孔隙的分形特征,而采用三维X-射线断层扫描可以定量描述单一粒径土壤团聚体的分形特征.     

表面形貌的分形特征研究

该文基于分形几何理论研究了表面形貌的分形特征,用结构函数法计算表面轮廓的分形维数,用Taylorsurf-6型轮廓仪对磨损前和磨损后的缸套内腔表面轮廓进行测量.分形分析结果表明,缸套内腔表面具有多重分形特征,其临界波长的大小与珩磨时的磨粒直径相对应.     

分形模糊神经网络诊断方法研究和应用

从分形理论和神经网络原理出发,基于信号分形计算维数定义,以采样周期和分形计算维数两个坐标对信号特征进行合理地模糊化处理,提出分形维数隶属度特征量概念·以多时间尺度采样所获得的分形维数隶属度作为网络输入,单位矩阵为网络输出的分形模糊神经网络,建立了时域精确诊断新方法,通过对典型齿轮系统故障进行精确诊断,结果表明分形模糊神经网络诊断方法的有效性·     

基于分形和神经网络的柴油机振动诊断方法

提出了一种基于分形理论和神经网络技术的柴油机振动诊断方法,首先对柴油机的振动信号进行小波降噪,然后提取相应的不同迭代阶数的广义分形维数,并将其作为RBF神经网络的输人参数,以运行工况作为输出参数训练神经网络模型．训练后的神经网络可以利用测量的振动信号来判断柴油机的故障状况．实验及仿真结果表明：采用的小波降噪技术可以较好地再现振动信号特征,有效提高故障识别率;同时基于分形和神经网络技术的诊断方法在柴油机故障诊断中是有效可行的,对于单个故障的正确识别率达到了100％,具有较高的工程适用性,对其他复杂机械的振动诊断同样具有参考价值．     

基于分形的配电网接地故障分支识别方法

为解决当前配电网接地故障分支定位中算法实现困难,硬件实现成本投入太高的问题,在PSCAD/EM TDC仿真数据的基础上,对配电网接地位置改变与测量端信号变化的关系进行了分析与对比,提出了一种新的分支识别方法。在构造配电网系统传递函数的基础上,获得其分形维数和自相似度,通过分析不同接地故障情况下分形维数及自相似度变化的规律,提出了基于分形维数与自相似度的分支分析方法。通过对不同的接地位置及不同接地电阻的故障的分形维数及自相似度的分析对比,利用其X-Y平面图能够对故障分支进行识别。仿真结果表明,基于分形维数和自相似度的分支识别方法是有效的,而且具有很好的抗干扰性。     

基于测试一故障-维修关系模型的汽油机故障

提出一种通过建立测试-故障-维修关系模型,使故障现象的检测与维修策略有机结合,进而实现多故障自动诊断的方法,其在汽油机故障自动诊断仪中的应用表明该方法能清晰、准确给出复杂故障诊断与修复指导的有效途径.     

基于测试－故障－维修关系模型的汽油机故障自动诊断装置

提出一种通过建立测试－故障－维修关系模型,使故障现象的检测与维修策略有机结合,进而实现多故障自动诊断的方法,其在汽油机故障自动诊断仪中的应用表明该方法能清晰、准确给出复杂故障诊断与修复指导的有效途径。     

分形维数的能动作用

从应用实际出发,运用分形几何的关联,Hausdorff、计盒维数的理论和方法,找出一种求分形维数的切实可行的简捷实用的方法,从而研究实施发动机故障诊断中运用分形理论的问题,并且对几个振动故障信号进行了较为具体的分析。     

广西恭城-栗木断裂带的分形分析

恭城－栗木断裂带的分形分析结果是：整个断裂带的分维值D接近1．5。与整个华南地区线性构造的分维值（D＝1．35）相比,该断裂带属结构较复杂、活动性较强的一类,但总体上它已趋于成熟。在恭城－栗木断裂带中,南北向断裂的分维值远大于北东向和东西向裂断裂的分维值,这说明整个断裂带是南北向断裂为主。     

基于双谱分析的内燃机曲轴轴承磨损故障的诊断研究

引入高阶统计量诊断曲轴轴承磨损故障,在EQ6100汽油发动机上模拟设置四种曲轴轴承间隙,并应用双干谱、双谱对振动信号进行了分析比较,结果显示双谱有效地抑制了噪声影响,较好地对曲轴轴承四种磨损状态进行了分类和识别,并揭示了非线性相位耦合随曲轴轴承磨损状态的变化规律;而运用双谱沿频率ω1=ω2的对角切片提取了曲轴轴承磨损故障诊断的特征参数,并有效地诊断了该故障.     

浅析分形理论在机械设备故障诊断中的应用

分析了分形理论应用于机械故障诊断的机理和途径,并以柴油机燃油系统故障诊断为例进行了进一步阐述.研究表明:分形理论在故障诊断领域具有广阔的应用前景,它将极大的丰富故障诊断理论和工程实际应用.     

小波分形技术及其在非平稳故障诊断中的应用

根据小波变换和分形理论在多尺度分析和自相似本质上的一致性,提出了小波分形技术。为了克服目前离散信号盒维数计算方法的不足,推导出了确定周期或准周期振动信号无标度区的经验公式,使盒维数的改进算法具有简单、准确和实用的特点。通过汽轮发电机组轴瓦松动故障的成功诊断案例表明,小波分形技术为非平稳故障诊断提供了一种有效的新技术。